Current landscape and future directions: a cross-sectional study of diversity among dermatology leadership in Canada
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Medical leadership and education which reflects the diversity of patient populations are crucial to equitable healthcare experiences and outcomes. This study aims to assess the current landscape of diversity in dermatology leadership and educational curricula in Canada. We also sought to collect and summarise recommendations made by current dermatology leaders about how to improve diversity in the field. METHODS: This cross-sectional study assessed the self-reported racial/ethnic backgrounds and Fitzpatrick skin types of Canadian dermatology leaders. Individuals who held one or more leadership positions in the past 10 years were identified and sent an anonymous, online survey. Respondent's demographic information and perspectives on diversity in dermatology were analysed with proportions and thematic analysis, respectively. RESULTS: The survey response rate was 50.0% (55/110). 65.5% (36/55) of respondents identified as White/Caucasian. More respondents identified as having Fitzpatrick skin types 1-2 (65.5%) compared with Fitzpatrick skin types 3-6 (34.5%). More respondents (68.9%) holding leadership positions in national, provincial or regional societies identified as White/Caucasian compared with leaders in academic or research roles (56.5%). Most respondents believed that Black, Indigenous and people of colour are not sufficiently represented in Canadian dermatology leadership and that skin of colour is not adequately represented in dermatology educational curricula. CONCLUSIONS: Our study suggests a potential underrepresentation of racial and ethnic minorities in Canadian dermatologists in national, provincial and regional society leadership positions. Most Canadian dermatologists previously or currently holding leadership roles believe that further efforts are necessary to improve equity, diversity and inclusion in the field.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle